El rápido desarrollo de la inteligencia artificial (IA) y el paradigma 5G trae infinitas posibilidades para la anotación de datos en nuevas aplicaciones en el Internet Industrial de las Cosas (IIoT). Sin embargo, el problema de la consistencia en la anotación de datos bajo arquitecturas distribuidas y las crecientes preocupaciones sobre temas como la privacidad de los datos y la ciberseguridad son obstáculos importantes para mejorar la calidad de la anotación de datos distribuidos. En este artículo, proponemos un enfoque de aprendizaje federado asincrónico basado en la reputación para gemelos digitales. Primero, este artículo integra gemelos digitales en un marco de aprendizaje federado asincrónico, y utiliza un mecanismo de reputación basado en contratos inteligentes para mejorar la interconexión y la interacción interna de terminales móviles asincrónicos. Además, con el fin de mejorar la seguridad y la protección de la privacidad en el sistema de anotación inteligente distribuido, este artículo introduce la tecnología blockchain para optimizar el intercambio, almacenamiento y proceso de compartición de datos para mejorar la seguridad y la fiabilidad del sistema. Los resultados de los datos muestran que la consistencia de nuestro sistema de etiquetado inteligente distribuido FedDTrep propuesto alcanza el 99%.